論文の概要: An Information Theoretic Approach to Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01401v3
• Date: Wed, 5 Jun 2024 13:04:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 03:25:10.411490
• Title: An Information Theoretic Approach to Machine Unlearning
• Title（参考訳）: 機械学習における情報理論のアプローチ
• Authors: Jack Foster, Kyle Fogarty, Stefan Schoepf, Cengiz Öztireli, Alexandra Brintrup,
• Abstract要約: 学びの鍵となる課題は、モデルのパフォーマンスを保ちながら、必要なデータをタイムリーに忘れることである。 この研究では、ゼロショットのアンラーニングシナリオに対処し、未学習のアルゴリズムは、トレーニングされたモデルと忘れられるデータだけが与えられたデータを削除できなければならない。 モデルの幾何に基づいて、単純だが原則化されたゼロショットアンラーニング法を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.600917449314444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To comply with AI and data regulations, the need to forget private or copyrighted information from trained machine learning models is increasingly important. The key challenge in unlearning is forgetting the necessary data in a timely manner, while preserving model performance. In this work, we address the zero-shot unlearning scenario, whereby an unlearning algorithm must be able to remove data given only a trained model and the data to be forgotten. We explore unlearning from an information theoretic perspective, connecting the influence of a sample to the information gain a model receives by observing it. From this, we derive a simple but principled zero-shot unlearning method based on the geometry of the model. Our approach takes the form of minimising the gradient of a learned function with respect to a small neighbourhood around a target forget point. This induces a smoothing effect, causing forgetting by moving the boundary of the classifier. We explore the intuition behind why this approach can jointly unlearn forget samples while preserving general model performance through a series of low-dimensional experiments. We perform extensive empirical evaluation of our method over a range of contemporary benchmarks, verifying that our method is competitive with state-of-the-art performance under the strict constraints of zero-shot unlearning.
• Abstract（参考訳）: AIやデータ規則に従うためには、トレーニングされた機械学習モデルからプライベートまたは著作権のある情報を忘れる必要性がますます高まっている。 アンラーニングにおける重要な課題は、モデルのパフォーマンスを保ちながら、必要なデータをタイムリーに忘れることである。 この研究では、ゼロショットのアンラーニングシナリオに対処し、未学習のアルゴリズムは、トレーニングされたモデルと忘れられるデータだけが与えられたデータを削除できなければならない。 我々は、サンプルの影響をモデルが受ける情報と結びつけ、情報理論の観点から未学習を探索する。 このことから,モデルの幾何学に基づく単純だが原則化されたゼロショットアンラーニング手法を導出する。 提案手法は,学習関数の勾配を,対象の忘れ点付近の小さな近傍に対して最小化する手法である。 これによりスムーズな効果が生じ、分類器の境界を移動させることで忘れてしまう。 一連の低次元実験を通して一般的なモデル性能を保ちながら、なぜこのアプローチがサンプルを共同で解き放つことができるのか、その背景にある直観を考察する。 提案手法は, ゼロショットアンラーニングの厳密な制約の下で, 最先端の性能と競合することが検証された。

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